输入网络的：train_x形状是 (100,) → 重塑后是 (20, 5, 1)。实际输入LSTM中的维度为（5,20,1）对应 (seq_len, batch_size, input_size)，解释：seq_len=5：每个样本的时间序列长度为 5；batch_size=train_data_len//5=20：总训练样本数 100，按 seq_len=5 划分后得到 20 个 batchi

对yolo系列文章的发展做个总结。神经网络训练模型的根本就是真值与预测值比较，落实到不同任务最根本的区别的就是对真值的编码。理解深度学习的关键是明白真实值如何编码，下面从这个角度介绍。深度学习最早用来解决分类问题，对于一个10分类任务，将类别编码为 one-hot 形式。对于一个分类问题，我们希望输入一张图，输出类别。以四分类的行人、自行车、摩托车、小汽车为例，图像为数字矩阵，所以我们很容易想到对

转自：https://www.cnblogs.com/riddick/p/10586662.htmlLucas–Kanade光流算法是一种两帧差分的光流估计算法。它由Bruce D. Lucas 和 Takeo Kanade提出 [1]。LK光流法有三个假设条件：1、亮度恒定：一个像素点随着时间的变化，其亮度值（像素灰度值）是恒定不变的。这是光流法的基本设定。所有光流法都必须满足。2、小运动： 时

转自：https://blog.csdn.net/gh_home/article/details/515029331、定义空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的瞬时速度,是利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相邻帧之间的相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息的一种方法。也就是说，由空间域到图像平面的投影。而通俗来讲，把图像中的每一个点的瞬时速度和方向找

目录1、编译运行2、测试运行测试环境：ubuntu18.04+driver450+cuda11.0+cudnn8.0.5+opencv4.4.0工程地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet1、编译运行配置好cuda cudnn 以及opencv后。进入darknet目录，先修改一下Makefile里面的文件，以支持GPU：GPU=0CUDNN=0CUDNN_HA

dnn测试使用示例，以分类网络为例实现。1、加载DNN模型def load_model(onnx_model):net = cv2.dnn.readNetFromONNX(onnx_model)net.setPreferableBackend(cv2.dnn.DNN_BACKEND_CUDA)net.setPreferableTarget(cv2.dnn.DNN_TARGET_CUDA)retur

YOLOv4 Optimal Speed and Accuracy of Object Detection论文下载：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf论文源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet摘要有大量的特性是可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要对大型数据集上此类要素的组合进行实际测试，以得到结果的理论论证。某些特

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection2015年06月Abstract 摘要本文提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding ...

摘要我们推出了YOLO的一些更新！我们做了一篮子微小的设计上的改变来让YOLO变得更好。我们同时也把这个新网络训练得更臃肿了。它虽然比上一版本大了一点，但更加准确。别担心，它依然很快。在320x320的分辨率28.2mAP上YOLOv3跑出了22ms，跟SSD准确率一样但比它快三倍。用的0.5 IOU mAP检测标准来衡量，YOLOv3很好了。在Titan X上它达到了57.9 AP50 推断..

开发环境：VS2017、WIN10。1、vs2017动态库工程创建文件->新建->项目。新建项目页面中选择，Visual C++->Windows桌面，选择右侧的空工程，添加名称及位置，点击"确定"，创建工程。解决方案平台选：Debug， x64。注意：发布时，选择Release模式。菜单栏上，项目->属性，进入属性页管理。配置属性->常规，配置类型改为"动态库(.d